Los pacientes con enfermedades complejas tienen un mayor riesgo de desarrollar otra. La morbilidad múltiple representa un gran problema en la práctica clínica diaria, porque hace que sea más difícil proporcionar un tratamiento exitoso. Al analizar datos de toda Austria, Peter Klimek y Stefan Thurner, Jefe de la Sección de Ciencia de Sistemas Complejos en MedUni Viena, ha logrado desarrollar un modelo matemático que puede usarse para distinguir si una enfermedad tiene una causa genética o ambiental.
Es bien sabido en la investigación médica de hoy que una variedad de enfermedades son genéticas, mientras que otras son causadas por factores ambientales, o podría ser una combinación de ambas. Uno de los principales objetivos actuales dentro de la medicina es obtener una comprensión exacta deLas principales causas de enfermedades multifactoriales complejas. Estas enfermedades incluyen diabetes, EPOC y asma, por ejemplo. Con un nuevo conjunto de datos fenotípicos de enfermedades en combinación con datos de biología molecular y matemáticas modernas de sistemas complejos, es posible comprender la interacción entre las enfermedades genéticas.y trastornos ambientales en el desarrollo de enfermedades complejas.
La ciencia de los sistemas complejos tiene como objetivo, entre otras cosas, identificar información relevante dentro del "océano de grandes datos" que conduce a un conocimiento clínicamente relevante y, por lo tanto, a mejores opciones de tratamiento. En la Sección de Ciencia de Ciencia de Sistemas Complejos de MedUni, la creación de redes de datos esse utiliza para desarrollar modelos matemáticos y teorías de red que cubren un amplio espectro, desde vías de comunicación en sistemas celulares hasta análisis del sistema público de salud.
En un estudio publicado recientemente en Scientific Reports, Klimek y Thurner lograron por primera vez desarrollar un nuevo método que puede usarse para establecer si varias enfermedades complejas son causadas por factores genéticos o ambientales. Al comparar las redes moleculares con las redes deenfermedades comunes que ocurren en la población austriaca, pudieron calcular el llamado índice de genética. Si una enfermedad tiene un alto índice de genética, hay una alta probabilidad de que sea de origen genético. Por otro lado, si este índicees baja, las influencias ambientales pueden investigarse más a fondo para determinar, por ejemplo, si la enfermedad es causada por toxinas químicas o problemas con las vías de señalización molecular. Dice Stefan Thurner: "El principal valor del estudio radica en el hecho de que somoscapaz de hacer coincidir prácticamente todos los datos moleculares disponibles con los datos de las enfermedades reales para que podamos ver las causas de la enfermedad, y esto es posible sin tener datos genéticos para tel paciente "
Uno de los principales hallazgos del estudio es que las enfermedades generalmente son causadas por factores completamente genéticos o completamente ambientales. Es raro que una enfermedad sea causada por ambos mecanismos al mismo tiempo ". Una mejor comprensión de las causas dela enfermedad nos proporciona un punto de partida mucho mejor para cualquier tratamiento ", explica Peter Klimek. El nuevo índice de causalidad de la enfermedad también podría ayudar a mejorar el diagnóstico.
El estudio se realizó en colaboración con la Federación de Instituciones de Seguridad Social de Austria, que ayudó a los investigadores a analizar los conjuntos de datos de investigación anónimos subyacentes para alrededor de ocho millones de pacientes durante un período de dos años. Actualmente, los investigadores están trabajando en la aplicación de investigaciones complejasmétodos para productos farmacéuticos, con el fin de identificar sistemáticamente cualquier acción compuesta inesperada potencial en millones de combinaciones posibles. Solo recientemente, pudieron demostrar que el uso combinado de insulina y estatinas puede reducir drásticamente el riesgo de cáncer de los diabéticos en el tratamiento con insulina.objetivo a largo plazo es utilizar ciencia de datos altamente innovadora para avanzar en la medicina personalizada.
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Materiales proporcionado por Universidad de Medicina de Viena . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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